0x00 概述 目前使用的ES版本为6.3.x,经过长时间的积累,ES内数据越来越多,需要删除指定日志之前的日志. 例如只要求保留60天的日志,那么就要删除60天之前的所有索引和日志. 0x01 ES删除XX天之前的索引和数据 #!/bin/sh # ES版本为6.3.x function delIndex() { #此处输入要删除的索引名字,例如要删除filebeat-xxx索引的日志,此处要输入‘filebeat-’ index_name=$1 # 此处输入要数据保留的天数,例如要保留最近6

前两天有同事打电话问我,说ES删除数据有没有什么坑? 我当时就问,是删索引还是删索引里的数据?她回答说是删数据,我说查出这些数据直接删除就好了,没有什么坑... 后来想想,关于ES数据的删除,之前确实遇到过很多删除场景,如果真要说有没有所谓的坑,细想一下,还真有. 我维护过的ES集群最大规模是180多个节点,每天增量70亿条/10TB的日志数据,总容量2PB+,主要是提供各类日志的存储.检索和分析用的.之前遇到过一个需求就是删除某些关键字的日志数据,时间区间是最近半年.因为这个集群索引是按日志类

开始在公司实施的小应用,慢慢完善之~~~~~~~~文档制作 了好作运维同事之间的前期普及.. ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 软件下载地址: https://www.elastic.co/downloads 在实际部署中,根据服务器的性能配置,ELK可部署在同一个机器上,也可以分别安装在不同的机器上,只要能保证网络连通.但建议ElasticSearch和Kibana部署在同一个机器上,这样可以加快检索速度. Shipper: 分布式部署在各应用服务器,收集并转发日

自动删除n天前日志 linux 是一个很能自动产生文件的系统,日志.邮件.备份等.虽然现在硬盘廉价,我们可以有很多硬盘空间供这些文件浪费,让系统定时清理一些不需要的文件很有一种 爽快的事情.不用你去每天惦记着是否需要清理日志,不用每天收到硬盘空间不足的报警短信,想好好休息的话,让我们把这个事情交给机器定时去执行吧. 1.删除文件命令: find 对应目录 -mtime +天数 -name "文件名" -exec rm -rf {} \; 实例命令: find /opt/soft/log

SQL Server 2008删除或压缩数据库日志的方法 2010-09-20 20:15 由 于数据库日志增长被设置为“无限制”,所以时间一长日志文件必然会很大,一个400G的数据库居然有600G的LOG文件,严重占用了磁盘空间.由于主要 是做OLAP,所以数据库本身不会有大变动,所以日志也就没有多少作用了,因此想办法把数据库日志文件收缩到很小或者删除. 网 上搜索相关解决方案后,得到的答案丰富多彩,但是真正管用的方案并不多,这里分享一个csdn上找到的方法.这个方法讲述了SQL Server

自动删除Oracle过期归档日志的思路如下: 1.编写自动执行的bat脚本文件: 2.Windows设置定期执行计划 OracleArchLogClear.bat D:/Oracle/product/10.2.0/db_1/bin/rman target / cmdfile=D:/OracleArchLogClear.rman log=D:/rman.log OracleArchLogClear.rman DELETE ARCHIVELOG ALL COMPLETED BEFORE 'SYSDA

删除SQL Server大容量日志的方法 亲自实践的方法 1.分享数据库,如果提示被其他连接占用,不能分离,刚勾上drop connections 2.复制下所有文件,一定要备份好,以防自己操作失误 3.附加数据库时,你会发现Log文件not found,选中,remove,确定后,就会生成新的Log文件 转自http://www.dedecms.com/knowledge/data-base/sql-server/2012/0821/11808.html 编辑语:像我们服务器一般使用工具将lo

安装logstash+kibana+elasticsearch+redis搭建集中式日志分析平台 2014-01-16 19:40:57|  分类: logstash |  标签:logstash  kinana  elasticsearch  redis  日志分析  |举报|字号 订阅     本文是参考logstash官方文档实践的笔记,搭建环境和所需组件如下: Redhat 5.7 64bit / CentOS 5.x JDK 1.6.0_45 logstash 1.3.2 (内带kib

如果elasticsearch删除索引报错 curl -X DELETE 'http://10.73.26.66:9200/httpd-34-2017.08.15' {"error":{"root_cause":[{"type":"illegal_argument_exception","reason":"text is empty"}],"type":"i

用ElasticSearch,LogStash,Kibana搭建实时日志收集系统 介绍 这套系统,logstash负责收集处理日志文件内容存储到elasticsearch搜索引擎数据库中.kibana负责查询elasticsearch并在web中展示. logstash收集进程收获日志文件内容后,先输出到redis中缓存,还有一logstash处理进程从redis中读出并转存到elasticsearch中,以解决读快写慢速度不一致问题. 官方在线文档:https://www.elastic.co

Python2.7 删除前N天日志文件 import os import sys import time day_n = 7 path=os.getcwd().replace("\\","/") + ur'/logs' def deletefile(path): for eachfile in os.listdir(path): filename = os.path.join(path, eachfile) if os.path.isfile(filename):

章节 Elasticsearch 基本概念 Elasticsearch 安装 Elasticsearch 使用集群 Elasticsearch 健康检查 Elasticsearch 列出索引 Elasticsearch 创建索引 Elasticsearch 创建和查询文档 Elasticsearch 删除索引 Elasticsearch 修改数据 Elasticsearch 更新文档 Elasticsearch 删除文档 Elasticsearch 批处理 Elasticsearch 搜索数据

给ElasticSearch引擎配置慢查询日志,可以实时监控搜索过慢的日志.虽然ElasticSearch以快速搜索而出名,但随着数据量的进一步增大或是服务器的一些性能问题,会有可能出现慢查询的情况.慢查询日志可以帮助你快速定位到是什么 Index 和 语句 过慢.甚至还可以用Opster Search Log Analyzer分析你的慢查询日志,Opster Search Log Analyzer还会针对你的慢查询日志提供专门的优化建议. 默认情况下,慢查询日志打印功能是关闭的.你可以通过设置

一.简介 ELK 由三部分组成elasticsearch.logstash.kibana,elasticsearch是一个近似实时的搜索平台,它让你以前所未有的速度处理大数据成为可能. Elasticsearch所涉及到的每一项技术都不是创新或者革命性的,全文搜索,分析系统以及分布式数据库这些早就已经存在了.它的革命性在于将这些独立且有用的技术整合成一个一体化的.实时的应用.Elasticsearch是面向文档(document oriented)的,这意味着它可以存储整个对象或文档(docum

对于ELK还不太熟悉的同学可以参考我前面的两篇文章ElasticSearch + Logstash + Kibana 搭建笔记.Log stash学习笔记(一),本文搭建了一套专门访问Apache的访问日志的ELK环境,能够实现访问日志的可视化分析. 数据源 Filebeat + Logstash 数据源对应Logstash中的Input部分,本文采用Filebeat来读取Apache日志提供给Logstash,Logstash进行日志解析输入到ES中进行存储.Filebeat的配置比较简单,参

ELK似乎是当前最为流行的日志收集-存储-分析的全套解决方案. 去年年初, 公司里已经在用, 当时自己还山寨了一个统计系统(postgresql-echarts, 日志无结构化, json形式存储到postgresql, 构建统一前端配置生成, 调用统一查询接口, 具体细节), 已经过了一年有余. 一年刚好, 发生了很多事, 那套系统不知现在如何了. 在新的公司, 一切都得从0到1, 近期开始关注日志/数据上报/统计, 以及后续的数据挖掘等. 搭建, 测试并上线了一套简单的系统, 初期将所有服务

前言 本文主要介绍的是ELK日志系统入门和使用教程. ELK介绍 ELK是三个开源软件的缩写,分别表示:Elasticsearch , Logstash, Kibana , 它们都是开源软件.新增了一个FileBeat,它是一个轻量级的日志收集处理工具(Agent),Filebeat占用资源少,适合于在各个服务器上搜集日志后传输给Logstash,官方也推荐此工具. Elasticsearch是个开源分布式搜索引擎,提供搜集.分析.存储数据三大功能.它的特点有:分布式,零配置,自动发现,索引自动

文章转载自: https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI2NDY1MTA3OQ==&mid=2247484022&idx=1&sn=7a4de21570820b82df0170b3c769b169&chksm=eaa82a5edddfa348b3e300ac4bc611ab32a5e6024d20ef7a3cb297a42483fd60f0f459dd33ad&scene=21#wechat_redirect 01 题记 想到删除,基础

[转自]https://my.oschina.net/itblog/blog/547250 摘要: 前段时间研究的Log4j+Kafka中,有人建议把Kafka收集到的日志存放于ES(ElasticSearch,一款基于Apache Lucene的开源分布式搜索引擎)中便于查找和分析,在研究此方案可行性的时候,我发现ELK(ElasticSearch, Logstash, Kibana)平台恰好可以同时实现日志收集.日志搜索和日志分析的功能,于是又去学习了一番.之后发现如果使用这三者,收集日志也

linux是一个很能自动产生文件的系统,日志.邮件.备份等.虽然现在硬盘廉价,我们可以有很多硬盘空间供这些文件浪费,让系统定时清理一些不需要的文件很有一种爽快的事情.不用你去每天惦记着是否需要清理日志,不用每天收到硬盘空间不足的报警短信,想好好休息的话,让我们把这个事情交给机器定时去执行吧. 1.删除文件命令: find 对应目录 -mtime +天数 -name "文件名" -exec rm -rf {} \; 实例命令: find /opt/soft/log/ -mtime +30